多标签分类[7]是指具有两个或多个分类标签的分类任务,其中每个样本可以预测一个或多个分类标签。 考虑照片分类[8]的示例,其中给定的照片可能在场景中具有多个对象,并且模型可以预测照片中存在多个已知对象,例如“自行车”,“苹果”,“人”等。 这与二分类和多分类不同,在二分类和多分类中,为每个样本预测了单个分...
分类模型是数学建模中一种根据数据特征将数据集中的实例划分为不同类别或组的模型。这些模型在机器学习、数据挖掘、统计分析等领域有着广泛的应用,能够解决许多实际问题。 本篇将详细介绍以下3种数学建模中常用的分类模型,包括: 逻辑回归 决策树 随机森林 1.二分类利器——逻辑回归 1.1模型简要讲解 逻辑回归虽然...
分类模型是机器学习的一种类型,它的任务是通过学习样本的特征来预测样本的类别。 分类模型通常用于那些输出变量是分类或者离散值的任务,例如,判断一封邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件,或者预测一个患者是否患有某种疾病。在训练过程中,分类模型会从标记好的训练数据中学习到如何判断一个样本属于哪个类别,然后在面对新的数据...
图像分类模型 1.LeNet 2. AlexNet 3.Vgg 4.GoogleNEt 5.ResNet BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 图像分类模型 图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中...
大语言模型LLM 大语言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分类，是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统，从而执行各种自然语言处理任务，如文本分类、问答、对话、内容总结等。我们最为常见的ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火等都属于大语言模型。大语言模型LLM的基础架构 目前流行的大语言模型...
常见的分类模型 分类模型是机器学习中常用的一种模型，它可以将数据分为不同的类别。常见的分类模型包括：1.逻辑回归模型：适用于二分类问题，可以用于预测概率值。2.决策树模型：通过构建树状结构，将数据分为不同的类别，可以适用于多分类问题。3.支持向量机模型：通过构建分类超平面，将数据分为不同的类别，可以...
决策树:最清晰明了的分类模型 欢迎关注”生信修炼手册”! 决策树属于监督学习算法的一种,根据原始输入数据中的特征,构建一个树状模型来进行分类。比如探究早晨是否出去打网球的例子,输入数据如下 一共有14个样本,其中9个早上都出去打球,5个早上没出去打球。在原始数据中,统计了每个早上的天气,湿度,是否有风这3个...
(return_X_y = True) 6 #训练集 测试集划分 7 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2) 8 # 创建KNN分类器对象 近邻数为6 9 knn_clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6) 10 #训练集训练模型 11 knn_clf.fit(X_train,y_train) 12 #使用训练好的模型进行...
这篇文章会以监督式学习中的分类模型为主。 一、逻辑回归(Logistic Regression) 逻辑回归是个二元分类(Binary Classification)的模型,并有其对应的机率值,举例:明天会下雨的机率有90%。 基本概念是利用线性回归线(Linear Regression Line),将资料分为A/B两类,再透过Sigmoid Function (or Logistic Function) 输出A类...